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我有一个名为 data
的 DataFrame,其中包含一些列。其中之一是 Married
,另一个是 Gender
。这两个变量都是分类变量。
>>> print(data[['Gender', 'Married']].dtypes)
Gender category
Married category
dtype: object
Married
不包含 NaN
值,但是 Gender
包含 12 个 NaN
值,我想要的归咎于。
>>> print(data['Gender'].isna().sum())
12
我做了快速分析,如果你有 Married='Yes'
,那么你更有可能有 Gender='Male'
。所以我想以这种方式估算 Gender
值:
Married='Yes' -> Gender='Male'
Married='No' -> Gender='Female'
所以我创建了一个字典:
dictionary = {'Yes': 'Male', 'No': 'Female'}
然后我根据fillna()
写了一段简单的代码:
data['Gender'].fillna(data['Married'].map(dictionary), inplace=True)
而且它起作用了……以完全不同于预期的方式。它改变了整个 Gender
列!现在每个条目都基于 Married
列。看看这些交叉表:
在 fillna() 之前:
Married No Yes
Gender
Female 80 31
Male 129 352
在 fillna() 之后:
Married No Yes
Gender
Female 212 0
Male 0 392
如何根据 Married
列填充 NaN Gender
值?
最佳答案
您的代码看起来不错。如果它不起作用,则可能存在 Pandas 错误。您可以尝试使用 bool 索引代替 loc
赋值:
mask = df['Gender'].isnull()
df.loc[mask, 'Gender'] = df.loc[mask, 'Married'].map(dictionary)
关于python - fillna() with map(dict) 不仅填充 NaN,还填充所有值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54365286/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!